基于神经网络的数据挖掘方法
基于改进BP神经网络算法的数据挖掘技术的研究
它是基于梯度法的极小化二次性能指标函数， 即Ｅ＝∑ ＿ Ｅ ｍｌｋ
～ ｎ。
式 ， 为 部 差 数即ｋ＞ （） ∑ －ｋ ∑ 中Ｅ 局 误 函 ，Ｅ ． １ Ｙ ｅ ｋ ； ｋ ｋ ＝ ｋ ｅ＝ ）
寻 求 目标 函数 的极小 有两 种 基本 方法 ， 即逐 个处 理和 成批 处理 。所 谓逐 个处理 ， 既随 机依 次输 入样本 ， 每输 入一个 样本 都进 行连 接权 的调整 。所谓成 批 处 理， 在所 有 样本 输入 后 计 算其 总 误差 进 行 。 是
文章编 号 ：０ ９ ９ ４ ２ １ ） １ ０ ５ ２ １ ０ — １Ｘ（０ ０ ３ ０ ７ ０
１数据 挖掘 技 术 数据 挖掘技 术 （ａ ａ Ｍｎ ｎ ｅｈ ｏ ｏ ｙ 是运 爿基于 计算机 的 方法， Ｄ ｔ ｉ ｉｇ Ｔ ｃｎ ｌ ｇ ） ｊ 包括新 技术， 而在大 量 的数 据 中获得 有效 的 、 从 潜在有 用价 值 的、 终可理 解 最 的模 式 的非平 凡过程 。 用数 据挖 掘技术 到数 据处 理 中， 以提 高数据 处理 效 应 可 率、发现数 据之 间存在 的关 系， 改变 目前数 据 分析人 员更 多地依 赖 自身 的直 觉和 经验 来进 行判 断 的局 面， 为企业 带来 利益 ， 为科 学研 究寻 找最 佳解 决 或
设 隐含层 数 为 Ｌ 第 ｒ隐含层 连接 权 ｗｒ 阵第 Ｐ行 的调整 方程 为 ： Ｉ 矩
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口
（ 咄 一 ｌ ｈ ” １ ｆ ｒ ） ： Ｗ （ ： ，ｐ ， Ｏ ２ ＂ ｗ”
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当 ｒ ＝Ｌ 时 ，ｈ ” ｋ ， 由上 式 分 析 可 见 ， 隐 含 层 局 部 的 误 差 ＝ｘ ，
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基于改进神经网络的数据挖掘
Ｍｉｒｃｍｐ ｔｒＡ ｐｉａｉｎ ｏ． ３Ｎｏ ７ ２０ ｃｏｏ ｕｅ ｐ ｌ ｔ ｓ １２ ， ． ，０ ７ ｃ ｏ Ｖ 文 章 编 号 ：０ ７ ７７ ２０ ）７ ０ １ 一Ｏ １ ０ — ５Ｘ（０ ７ ０ — ０ ４ ２
研 究 与 设 计
ｋ— ｋ— １ 一
性 。 由 于神 经 网络 算 法 仍 旧是 最 速 下 降 法 ， 不能 避 免 局 部 但 仍
极 值 问 题 。 拟退 火 算 法 通 过 逐 步 减小 网络 联 接 权 的修 改 量 ， 模 使 神 经 元 网络 在 寻 找 全 局 极 小 点 区 域 时 ， 足 够 的 “ 量 ” 有 能 从 局 部 极 小 点 跳 出来 ， 旦 进 入 全 局极 小值 区 域 ， 接 权 的修 改 一 联
量 将 变 小 ， 网络 没 有 足 够 的“ 量 ” 出 来 ， 模 拟 退 火 算 法 使 能 跳 故
基 本 解 决 了局 部 极 值 问 题 。 用 Ｃ ｕｈ 使 ａ ｃ ｙ训 练 能 够 提 高训 练速
根据 距 离 的选 取 更 新 划 分 矩 阵 ｕ 根据 划 分 矩 阵 ｕ， 新 聚 类 中心 Ｐ 更
为 解 决 Ｆ Ｍ 算 法 的有 效性 问题 和局 部最 小 问 题 ， 者 提 Ｃ 作
掘就是为顺应这种需要应 运而生发 展起来 的数据处理技 术 ， 聚类 、 策树 、 经 网络 是 数 据 挖 据 中 的重 要 技 术 。在 聚 类 方 决 神 面 ， 何 创 新 或 改 进 算 法 以提 高 聚 类 有 效 性 是 当前 研 究 的热 如 点 问 题之 一 。在 聚 类 分 析 中 ， 目前 往 往 将 两 种算 法 混 合 进 行 。 本 文 提 出 了三 种 算 法 混 合 的新 方 法 ， 即基 于 改 进 的 模 糊 逻 辑 神 经 元 网络 算 法 的 Ｆ Ｍ 算 法 ， 过 试 验 ， 大 多 数 情 况 下 可 Ｃ 经 在
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用随着计算机科学的快速发展，数据挖掘技术已经成为了数据分析领域中的重要手段。
它可以从庞大的数据集中发现隐藏的模式和规律，帮助人们预测未来趋势，优化决策。
在数据挖掘中，神经网络是一种非常重要的工具，它在各种数据挖掘任务中都具有重要的应用价值。
本文将介绍神经网络在数据挖掘中的应用，并探讨其未来发展方向。
一、神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算机模型，它可以通过学习发现数据中复杂的模式，并用于分类、预测和优化等任务。
神经网络由许多神经元组成，这些神经元之间构成了一个复杂的网络结构。
在神经网络的学习过程中，神经元之间会自动调整其连接权重，从而实现对训练数据的拟合。
二、1.分类在分类任务中，神经网络被广泛应用。
通过对已经分类的数据进行学习，神经网络可以自动地对新数据进行分类。
神经网络的分类精度通常比传统的分类算法要高，尤其是在处理非线性分类问题时效果更加明显。
例如，在银行领域，可以使用神经网络对信用风险进行分析，帮助银行挑选优质的客户，提高贷款的审核效率；在生物信息学领域，可以使用神经网络对未知蛋白质进行分类，以了解其功能、性质等信息。
2.预测神经网络也可以被应用于预测任务中。
通过对已有的数据进行学习，神经网络可以学习到数据中的规律和趋势。
然后，使用已经学习到的规律和趋势，可以对未来数据进行预测。
例如，在股市预测方面，可以使用神经网络对股票价格进行预测；在气象学方面，可以使用神经网络对未来的气象数据进行预测并进行相应的调整。
3.优化神经网络还可以被用于优化任务中。
在这种任务中，神经网络可以学习到某个系统的局部规律，然后使用这些规律进行优化操作。
在一些大规模、高维的优化问题中，神经网络比其他算法更具有优势。
例如，在交通规划方面，可以使用神经网络对交通网络的优化进行分析，在学校排课方面，可以使用神经网络对课表进行排列，以减少教室的使用率，提高学校的资源利用率。
三、神经网络在数据挖掘中的发展方向随着数据挖掘技术的不断发展，神经网络也在不断发展中。
基于模糊神经网络的数据挖掘技术的研究
隐藏着许多重要 的信息 ，人们希望能够对其进行更高层次 的分析 ，以便更好地利用这些数据。为 给决策者提供一个统一 的全局视角 ，在许多领域建立了数据仓库 。但 大量 的数据往往使人们无法 辨别隐藏在其 中的能对决策提供支持 的信息 ，而传统的查询 、报表工具无法满足挖掘这些信息的
需求 。因此 ，需要一种新的数据分析技术处理大量数据 ，并从 中抽取有价值 的潜在知识 ，数据挖 掘 （ ａ ｎ ｇ 技术 由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术 的发展而逐步完 Ｄ ｔ Ｍｉ ｎ ） ａ ｉ
大致可经历以下 ５个步骤 ：
（） １ 数据选择。从数据库中提取所需数据及其相关属性 。 （） ２ 数据预处理 。对在数据选择阶段产生的数据 ， 根据需要进行再加工 ， 保证数据的完整性和
一
致性 ， 对缺失 、失真等噪声数据应用数据平滑技术进行处理。针对数据特点 ， 可选取分箱、聚类 、
Ａｓａ Ｐ ｄｆ ｎ ｅ ｅ ｃ ｎ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎＰ ｏ ｅ ｓ ｇｐ ：２ ｉ— ａ ｉ Ｃｏ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｎ ｏ ｍａ ｏ ｒ ｃ ｓ ｉ ， ｐ ３ ０～３ ３ ｃ ｉ ｎ ２
［］ ｒ ｈ ｘｍｇ ， ｒｆ ｎ ｈ ｇ ” ａ ｎ ｇＡ ｄ ｐ ｖ ｅｒｌ ｔ ｒ ｄｌｏ ｉａｃ ａ ｓ ”Ｐｏｅｄｎ ｓ ８Ｄ ｕ ｉ Ｐｏ ｇＺ ａ ，Ｄ ｔ Ｍｉｉ — ｎＡ ａｔ ｅＮ ｕａＮｅ Ｓ ｉ Ｘｕ Ｍｉ ｎ ａ ｎ ｉ ｗｏｋＭｏ ｅ ｆｒ ｎ ｎｉ Ａ ｌ ｉ ， ｒｃｅｉｇ Ｆ ｌ ａｎ ｙ ｓ
利用 目 比较成熟的机器学习方法。 前
（） ５ 神经网络方法 ：神经网络由于本身 良 好的鲁棒性 、自 组织 自 适应性、并行处理 、 分布存储
４ ４
数据挖掘结课论文_袁博
数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中 神经网络方法综述学 号：专 业： 工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。
基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究
及的学科 广泛 ，挖掘方法种类也是多种多样 ，他们 的主要任务
主要包括 以下 ４种 ，这也是数据挖掘的最重要 的 ４个任务 ：
（）分类 （ｌｓｉｃｔ ｎ 。数据挖 掘中分类的任务 主要是 １ Ｃａｓ ｉ ｉ ） ｆａｏ
输入层 隐含层 输 出层
训练 分类 函数或者分 类模 型 ，也成 为分类 学 习器 ，该 学习 器 能够按 照预定 义 的模 型把数据 库 中的数据 项映射 指定 的类别 中，也成为有监督学习任务 。 （） 汇总 （ｕ ａｉ ｔ ｎ 。该 任务 的主要 目的是对 数据 ２ Ｓ ｍｍ ｒ ａ ｏ） ｚｉ 进行提取 ，给出一个 比较集 中的描述 形式 ，数据 挖掘 中从数 网络算法 的数据挖 掘方法研 究
蒋 菱 。叶 明亮
（ 四川大学计算机学院 ，成都 ６ ０ ０ ） １２ ７
摘
要 ： 详 细介 绍 了数据挖掘技 术的相关概念 、任务 以及神 经 网络原理 ，指 出了传统的 Ｂ Ｐ算法在数据挖掘过程 中
的不足之 处 ，提 出了一种 变异 的 Ｂ Ｐ神 经网络 算法 ，大大提 高 了 Ｂ Ｐ神 经网路 算法的收敛速度 。 关键词 ： 数据挖掘 ； 经网络 ； Ｐ算法 神 Ｂ
有效 的 。神 经网络通 常用 于解 决分类 和 回归两类 问题 ，神经 网络模 型 的结 构主要 包括输 入层 、输 出层 和隐含层 ，其 中输
基于神经网络的数据挖掘方法评述
文章编号：１０—８ ３２ ０）４０５ －４ ０３２ ４（０７０ －９７０
基于神经 网络 的数据挖掘方法评述
方诗 虹，刘 玉 萍
（ 南民族大学计算机科学与技 术学院，四川成都 ６ ０ ４ ） 西 ｌ０１ 摘 要： 简要叙述 了数 据挖掘 的概念及 几种 主要 的基 于神 经 网络 的数据挖掘 方法，并对这些 方法的研 究现状进行 了评
维普资讯
，
第 ３ 卷第 ４ ３ 期
西 南 民族 大 学 学报 ・ 自然 科 学版
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉｅ ｓ ｙ ｆ ｒ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａ ｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｏ ｒ ａ ｕ ｈ ｓ ｖ ｒ ｉ ｏ ｉ ａ ｉ ｅ ・ ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅＥｄ ｔ ｏ Ｓ Ｕｎ ｔ Ｎａ ｏ ｔ Ｓ ｏ
２ 数据挖掘方 法评述
２１ 基 于神经 元 网络 的方 法 ．
从认知的角度看 ，神经网络模拟人类的形象直觉思维 ． 其最大的缺点是 “ 黑箱 陛，人们难以理解网络的 学习和决策过程．因此有必要建立 “ 白化”机制 ，用规则解释网络的权值矩阵 ，为决策支持和数据挖掘提供说 明． 通常有两种解决方案［】 ３： ＇ ４ （） １ 建立一个基于规则的系统辅助． 神经网络运行的同时，将其输入和输 出模式给基于规则的系统． 然后用
（ 直接从训练好的网络中提取（ ２ ） 分类） 规则． 这是当前数据挖掘使用得比较多的方法．
图 ２ 数 据挖 掘 工 作 流 程
从网络中采掘规则 ，主要有下述两种倾向：
（） １ 网络结构分解 的规则提取 它以神经网络的隐层结点和输 出层结点为研究对象 ，把整个网络分解为许多 单层子网的组合． 这样研究较简单的子网，便于从中挖掘知识． ｕ Ｋ Ｆ 的 Ｔ算法和 Ｔｗ ｌ的 Ｍｏ 算法是有代表 ｏｅ ｌ ｆ Ｍ 性的方法． Ｔ方法的缺点是通用性差 ， Ｋ 且当网络比较复杂时， 算法的复杂性高 ， 容易产生组合爆炸问题 ． 以， 所 对于大规模 网络 ，此类算法在提取规则前 ，需要对网络结构的剪枝和删除冗余结点等预处理工作． 曾任 ，卢 袁 振中提出一种 由预处理和规则提取两阶段组成的方法 ：预处理阶段中包含有动态修正、聚类和删枝部分 ，分别 完成构造 出全联接或者非全联接网络的初步拓扑结构 、删截掉不重要或者多余的隐含节点和联接等工作． 刘振
基于神经网络的数据挖掘方法
基于神经网络的数据挖掘方法随着信息时代的不断发展，数据的产生和存储量呈现爆炸式增长。
如何从海量数据中提取有用的信息，成为了我们面临的一项重要的挑战。
而数据挖掘技术，就是一种从大量数据中提取有用信息的方法。
在这篇文章中，我们将介绍基于神经网络的数据挖掘方法。
一、神经网络概述神经网络是一种从生物学启发得出的机器学习算法。
它由许多个简单的、处理能力较弱的单元（即“神经元”）组成，这些神经元之间通过连接来传递信息。
每个神经元都有自己的权重和阈值，用于确定它们接收到输入时所产生的输出。
神经网络的目的，就是通过在训练数据上反复调整每个神经元的权重和阈值，来实现对输入数据的分类、回归等任务。
二、神经网络在数据挖掘中的应用神经网络在数据挖掘中广泛应用于分类、预测、聚类、关联规则挖掘等任务。
具体地说，神经网络可以被用来建立一个分类器，通过学习一定的输入-输出映射关系，在未知输入数据的情况下，识别并预测其对应的标签。
神经网络也可以用来进行预测，例如通过历史销售数据的学习，预测未来的销售收入。
此外，神经网络可以进行聚类，即将一组数据分成几个相似的群体，其中每个群体都具有不同的特征。
最后，神经网络还可以用于关联规则挖掘，它可以发现不同变量之间的相互关系，如一个变量是否会影响其他变量的值。
三、神经网络的特点与传统的统计模型相比，神经网络具有以下几个特点：1. 可以适应非线性模型：神经网络不需要遵循线性假设，可以处理非线性关系。
正是因为这个原因，神经网络在处理非线性问题上表现得更加优秀。
2. 具有强的自适应能力：人们发现，神经网络在处理模糊的、不确定的、复杂的问题上能够自适应地进行学习，并且表现出非常强的鲁棒性和容错性能。
3. 通用性强，可扩展性好：神经网络具有很强的通用性，能够处理各种数据类型和结构。
同时，神经网络可扩展性好，能够支持大规模的分布式计算。
四、神经网络的应用神经网络已经在很多领域得到广泛的应用，例如金融、医疗、电力、制造等。
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3 基于神经网络的数据挖掘
规则提取和评估：
这一阶段从进化后产生的相对简单的网络 中提取分类规则。
规则提取目的就是从网络中提取规则，并 转换为某种易理解的形式表达出来，如决 策树、模糊逻辑等方法。
再利用测试样本对规则的可靠性进行测试 与评估，最后输出有用知识。
14
3 基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题：
同的组类来描述事物。 ②聚类：识别出分析对象内在的规则，按
照这些规则把对象分成若干类。
6
1 数据挖掘技术
数据挖掘的主要功能： ③关联规则和序列模式：关联是某种事物
发生时其他事物会发生的这样一种联系。 ④预测：把握分析对象发展的规律，对未
来的趋势做出预见。 ⑤偏差的检测：对分析对象的少数的、极
端的特例的描述，揭示内在的原因。
21
4 结论
神经网络的不足： ⑦特征函数的选取：特征函数的选取的是
否合适，将关系到结果是否有价值和真实。 ⑧实际意义的解释：由于其复杂的函数形
式，有时神经网络模型的实际意义难以解 释。
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谢谢聆听！
23
是模拟人脑的一种技术系统。
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3 基于神经网络的数据挖掘
基于神经网络的数据挖掘由以下二个阶段 组成：Βιβλιοθήκη 网络构造、训练和剪枝 规则提取与评估
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3 基于神经网络的数据挖掘
网络构造、训练和剪枝： 这个阶段需要选择拟采用的网络模型，选
择或设计一种网络训练算法。 训练后的网络可能有些臃肿，剪枝就是在
不影响网络准确性的前提下，将网络中冗 余的连接和结点去掉。没有冗余结点和连 接的网络产生的模式更精练和更易于理解。
据库，可能出现错误的结果，这时就可以 把这些数据作为新样本补充到学习样本中 去。
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4 结论
神经网络的不足：
⑤激励函数的选取：激励函数是对多个输 入进行处理产生输出的功能模块，它将关 系到结果是有价值和真实。对于数据库中 模糊知识的发现，往先对输出状态进行编 码，采用符号函数作为激励数。
⑥神经网络的训练速度问题：构造神经网 络时要求对其训练许多遍，这意味着获得 精确的神经网络需要花费许多时间。
时序预测是依据当前已知的数据来预测将 来未知数据的状态。
神经网络固有的输人输出映射特性，特别 适合用来建立预测模型。
不管是线性问题还是非线性问题，只要输 入输出间存在连续映射关系，就可以用一 个多层神经网络以任意精度来逼近之。
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3 基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题： 聚类是无监督学习过程，它依据数据间的
1 数据挖掘技术
数据挖掘的含义：
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，就 是从大量数据中获取有效、新颖、潜在有 用、最终可理解的模式的非平凡过程。
简单地说，数据挖掘就是从海量的数据中 挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些知识是是隐含的，事先未知的潜在的 有用的信息。
5
1 数据挖掘技术
数据挖掘的主要功能： ①分类：按照对象的属性、特征，建立不
基于神经网络的 数据挖掘方法
0 引言 1 数据挖掘技术 2 神经网络原理 3 基于神经网络的数据挖掘 4 结论
2
0 引言
现代信息技术的高速发展，数据库应用的 规模、范围不断扩大，可获得的数据量越 来越大，数据的种类也日益繁多。
面对如此大规模的、并且存在着“噪声” 的数据，如何从中提取出隐含其中的有意 义的、对决策有用的信息或知识，进一步 提高信息利用率，成为“信息时代”亟待 解决的一个问题。
相似度将数据集划分为不同的簇。目的是 概观数据的全貌，了解数据点的分布情况 以及可能存在的问题。
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4 结论
神经网络的优点： ①非用户驱动，用户参与少，挖掘层次深。 ②处理变量较多，能处理定性变量，复杂、
动态数据，发现的事实或规则是以描述和 可视性为主要目的。 ③分布记忆性和快速的计算能力。
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4 结论
神经网络的不足： ①非数值型数据的处理：量化此类数据往
往凭人们主观经验而定，如果不能按实际 情况进行量化，将影响挖掘结果。 ②数据质量：由于某些数据具有冗余或不 完整性，致使产生的规则存在不真实和异 常等问题。
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4 结论
神经网络的不足： ③权值和阈值初值的确定：权值和阈值的
初值影响算法的迭代次数和学习结果。 ④学习样本的大小：对于数据量较小的数
3
0 引言
20世纪90年代出现的数据挖掘技术受到不 同领域研究学者的极大关注，尽管对数据 挖掘的研究与应用还只处于初级阶段，但 是它的应用前景早已被各方面专家学者看 好。
Garter Group在1997年的一份报告中指出： 数据挖掘技术将在未来的三到五年内成为 对全球影响最的一个关键技术领域。
4
这些方法帮助分析包含在数据仓库中的数 据，它们的共同特点是问题驱动的。
用户必须提出许多问题，才能得到包含在 复杂关系中的结果，当提不出问题或提出 的问题不正确时，将得不到正确的数据。 10
2 神经网络原理
神经网络是由大量并行分布式处理单元组 成的简单处理单元。
它有通过调整连接强度而从经验知识进行 学习的能力并可将这些知识进行运算。
分类是数据挖掘的一个主要问题。
单层感知器的线性可分能力早已证明，但 是对于非线性可分问题单层网络是无能为 力的。
可通过加入中间层，引入转换函数，将非 分线性可分的问题映射后变为线性可分。
一个多层的神经网络具有非常强的分类能
力，并且分类误差率较低。
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3 基于神经网络的数据挖掘
适合神经网络的数据挖掘问题：
7
1 数据挖掘技术
数据挖掘的处理过程： 数据挖掘的过程主要分为5个部分： ①问题的定义 ②数据准备 ③数据整理 ④建立模型 ⑤评价和解释
8
1 数据挖掘技术
数据挖掘的处理过程：
9
1 数据挖掘技术
现行的数据挖掘方法：
统计方法、关联发现、聚类分析、分类与 回归和决策树、联机分析处理(OLAP)、查 询工具、主管信息系统(EIS)等。